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大型风电场发电功率建模与预测

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  1. 基本简介
精心推荐:
大型风电场发电功率建模与预测
作 者: 冬雷,廖晓钟,王丽婕 著
出版时间: 2014
内容简介
《大型风电场发电功率建模与预测》全面系统地介绍了风力发电的特点、数值天气预报模型及预报模式,以及风力发电功率预测的重要性、误差评价指标、理论基础、方法、误差分析及应用,从超短期预测、短期预测、中期预测、预测误差分布不同角度应用不同的预测模型进行了仿真实例分析,同时给出了一套集成化风力发电功率预测系统。
  《大型风电场发电功率建模与预测》可供研究院所和高等院校从事新能源研究领域的人员阅读,也可供高等院校电气工程的研究生参考。
目录
前言

第1章 风力发电及风力发电功率预测
1.1 风力发电概述
1.2 风力发电特性
1.2.1 风力发电的特点
1.2.2 风机的风速-功率曲线
1.2.3 影响风电场输出功率的地理因素
1.3 NWP介绍
1.3.1 NWP模型
1.3.2 中尺度气象预报模式
1.3.3 常用的NWP模式
1.4 风力发电功率预测方法
1.4.1 按预测时间尺度划分
1.4.2 按预测的物理量划分
1.4.3 按预测范围划分
1.4.4 按预测模型划分
1.5 风力发电功率预测的发展
1.5.1 国外对风力发电功率预测的研究
1.5.2 国内对风力发电功率预测的研究
1.6 风力发电功率预测误差及评价指标
1.6.1 预测误差来源
1.6.2 预测误差分析意义
1.6.3 常用误差评价指标
1.7 本章小结
参考文献

第2章 风力发电功率预测理论基础
2.1 时间序列法
2.1.1 时间序列简介
2.1.2 时间序列分析相关概念
2.1.3 时间序列模型定阶
2.1.4 时间序列模型参数估计
2.1.5 ARMA模型的建立
2.2 神经网络
2.1.1 神经网络简介
2.2.2 人工神经元模型
2.2.3 神经网络拓扑结构
2.2.4 神经网络的学习
2.2.5 神经网络建模过程
2.2.6 BP网络模型
2.2.7 RBF网络模型
2.3 支持向量机
2.3.1 机器学习的基本问题
2.3.2 统计学习理论
2.3.3 结构风险最小化原则

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